提高效率:在傳統的投研過程中，投研人員需要關註和處理各種繁雜的信息，包括市場數據、新聞資訊、行業動態、公司公告、國家政策等。通過對各種信息的處理和分析，給出對標的資產的影響和預期。
引入大數據、機器學習等人工智能技術後，可以利用計算機算法模型快速處理海量信息，並將相應的結果以壹定的形式呈現給金融投資研究者，可以為投資研究者節省大量的時間和精力，為其進壹步分析和投資決策提供必要的支持。
成本降低:在傳統的金融投研領域，其投研人員的人力成本極高，優秀投研人員的知識和經驗復制推廣的可能性較低。直接招聘投研人員面臨大量的整合和磨合成本，而內部培養人才是壹個極其漫長的過程。
雖然智能投研相關平臺或模式的開發成本較高，但復制、推廣、運營的成本極低，可以規範優秀投研人員的知識和經驗，高效推廣，減少不必要的溝通、磨合、培訓成本。
理性交易:每個人都有情緒。在分析和投資交易的過程中，金融投資研究者很難做到客觀、理性，不受其他非理性因素的影響。他們的分析和研究或多或少都會帶有壹定的主觀性，所以在分析和投資交易的過程中難免會出現不公平和投資失誤。
智能投研是根據壹定的算法模型和相應的數據進行客觀的計算分析和交易決策，不受人性主觀非理性因素的影響，從而使交易更加客觀理性。
加強監管:金融投研領域有嚴格的合規要求，人難免會犯錯。最好的例子就是金融市場上時不時發生的各種烏龍指事件。財務合規的要求和人不可避免的失誤之間存在天然的矛盾，這對於智能投研系統來說根本不是問題。
智能投研系統可以吸收各種監管合規規則，並毫無保留地嚴格遵守。智能投研系統壹方面可以提高合規監管的質量和效率，另壹方面也可以輔助研究人員發現風險，及時準確地預警和規避風險。